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ノーコードAIツールNode-AIを使って簡単に需要予測をしてみた - NTT Communications Engineers' Blog
はじめに 初めまして！イノベーションセンターテクノロジー部門 データ分析コンサルタントPJの松岡和志です。普段はお客様の経営課題に対して、データ分析を通して解決策を提示する仕事をしています。 この記事では内製開発サービスであるノーコードAI開発ツール Node-AIを用いた需要予測について紹介していきます。 読んでほしい人 AIについてこれから勉強しようと思っている人 AIを使ったデータ分析をやりたい人 AIを活用した需要予測を業務に導入したいと思っている人 効率的にデータ分析したい人 ノーコードツールに興味がある人 伝えたいこと Node-AIで簡単に需要予測をするやり方 Node-AIはAIを作る工程がわかりやすく分かれていること Node-AIとは Node-AIは、ブラウザ上からノーコードでAIモデルを作成できるサービスです。NTT Comが独自に開発し、2021年10月11日にリ
うどん店チェーン「丸亀製麺」を運営するトリドールホールディングスは2月2日、富士通の「AI需要予測サービス」を国内全店舗で導入すると発表した。発注や人員管理など店舗運営の効率化に役立てる。 AIで勘に頼った業務を最適化 丸亀製麺が採用したAI需要予測サービスは、販売実績・営業日程・販促キャンペーン・気象状況などのデータをAIで分析し、将来の客数や販売数を予測するもの。 サービスは富士通のAI需要予測ソリューション「Fujitsu Business Application Operational Data Management & Analytics 需要予測 SaaS」をベースに構築された。複数の需要予測モデルを自動的に最適な形で組み合わせられるのが特徴だ。様々な要因で変化する予測対象の特性を正確にとらえた学習ができるため、安定かつ高精度な需要予測を提供できるという。 サービスの導入により
画像はライフ 公式サイトより 株式会社ライフコーポレーションは2021年1月19日、スーパーマーケット「ライフ」に、日本ユニシス株式会社と共同開発した人工知能（AI）需要予測による自動発注システム「AI-Order Foresight」を導入すると発表した。 「AI-Order Foresight」は、販売実績・気象情報・企画情報などの各種データをもとに、小売店舗における日々の商品発注数を自動算出するサービスだ。すでに一部店舗では2020年2月から利用開始しており、2021年2月までにライフ全278店舗で稼働を予定しているという。 日配品発注業務を年間15万時間削減できる ライフコーポレーションは以前から、冷蔵を要さない食品「ドライグロサリー」を対象にした自動発注システムを導入していた。しかし、販売期間が短い牛乳などの日配品を対象とする高精度な自動発注システムの導入には至っておらず、店舗・
戦略を描けるマーケターを増やすために同書の対となる書籍「USJを劇的に変えた、たった1つの考え方 成功を引き寄せるマーケティング入門」では、 戦略とは、目的を達成するために資源（リソース）を配分する「選択」であると説明されています。マイケル・ポーターは「戦略とは捨てること」と言っています。 経営資源は有限です。何かを選ぶために何を捨てるか？を決める必要があります。そうした意思決定を確かな方法で行うことができるか否かが「データドリブンに戦略を描くことができるマーケター」となれるか？の分かれ目です。同書はそうしたマーケターが使う道具として、確率モデルが有用であることを具体的に示してくれました。私も、Excelでできるデータドリブン・マーケティング ガンマ・ポアソン・リーセンシー・モデル先日、大企業で同書の手法を実装しようとしている若いマーケターの方とお話させて頂く機会がありました。（以降、A氏
ライフコーポレーションは1月19日、日配品や生鮮食品の発注数をAIで予測するシステムをスーパーマーケット「ライフ」に導入すると発表した。従業員が手作業で発注数を算出していた時に比べ、所要時間を5割以上も減らせるという。2月までに全278店舗での稼働を予定している。 2018年から日本ユニシスと共同開発していたシステム「AI-Order Foresight」を使う。店舗の販売実績や販売計画の他、気象情報などのデータを基に、AIが商品需要を予測。日別の商品発注数を算出する。冷蔵を必要としない一般食品のみ対応していた従来システムよりも予測精度が高まったことで、販売期間が短く需要予測が難しかった牛乳や野菜などにも対応するのが特徴だ。 予測結果はライフの発注システムと連動しており、従業員の確認を経て発注する仕組み。予測モデルの改善を自動で行うため、データサイエンティストなど専門家が所属しない小売店で
公開日：2022年06月01日 街の話題, 新横浜1～3丁目, ニュース, 相鉄・東急 新横浜線, 再開発・新建設, 羽沢横浜国大, 横浜市神奈川区 都市整備局 • 瀬谷区 • 運賃 • 羽沢横浜国大駅 • JRTT鉄道・運輸機構 • 東急新横浜線 • 相鉄直通線運賃 • 新横浜駅 • 相鉄新横浜線 • テーマパーク誘致 • 相鉄・東急直通線 • 加算運賃 • 上瀬谷通信基地 • 相鉄 • 需要予測 • 共同管理駅 • 新綱島駅 • 神奈川東部方面線 • 横浜市会 • 新型コロナウイルス影響 • 東急電鉄 • 利用者数 相鉄・東急直通線（新横浜線）などの「神奈川東部方面線」の需要予測が当初と比べて3割減っており、新横浜駅と新綱島駅間では普通運賃に最大で70円の加算運賃が設定される可能性もあるといいます。きのう（2022年）5月31日に開かれた横浜市会（市議会）の「建築・都市整備・道路委員会
驚異の誤差1％。なぜ、これほど正確なのか。22年秋、刀が運営支援に加わったからだ。大阪市のユニバーサル・スタジオ・ジャパン（USJ）を再建した刀最高経営責任者（CEO）の森岡毅が培った「数学マーケティング」がいかんなく発揮されている。 「ここまで緻密なのか」。ハウステンボスインテリジェンス部長の松永一朗は、刀から示されたトラッキングシートのフォーマットを見て驚いた。 シートにはこの先の日々の入場客数や単価の予測がびっしりと書き込まれていた。従来も1年先、1カ月先の需要は見積もっていたが、1日単位まで細分化されていなかった。しかも前年との比較だけでなく、細かい要因分析ができる形式になっている。 数式で特許も取得 ハウステンボスの最高マーケティング責任者（CMO）として刀から着任した木村泰宏は「何によって日々の入場客数がもたらされているのか、強く意識づけしている」と語る。 客数の予測は、過去の
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 --><!--株価検索 中⑤企画-->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">
ヤオコー、日立製作所、オプティマムアーキテクトは2月21日、スーパーマーケット事業を展開するヤオコーが、日立製作所（日立）とオプティマムアーキテクトとの協創を通じて、AIによる需要予測に基づく自動発注システムを導入し、2022年11月から全182店舗で稼働させたと発表した。 ＜システムの概要図＞ システムは、総合スーパーや大手小売店などに豊富な納入実績がある日立のLumadaソリューション「Hitachi Digital Solution for Retail／需要予測型自動発注サービス」をベースに構築しており、オプティマムアーキテクトのCategory Profit Management（CPM）をコア技術として活用している。 従来、ヤオコーが採用していた自動発注システムは、イレギュラーな需要変動や棚割システムには対応しておらず、熟練担当者が一定の時間をかけて発注業務を行っていた。一方で
島村楽器が需要予測にAI活用、非エンジニアが制作 成功のカギを本人が解説：CEATEC 2021 ONLINE 全国39都道府県に約170店舗を展開する楽器小売店の島村楽器。在庫管理や、商品を物流拠点から店舗に配送するなどの業務を担当する「ロジスティクス課」では、これまで発注数などの判断を経験者の勘に頼っていた。しかし、事業の拡大につれて取り扱う商品数が増えたことを受け、外部のAPIサービスを活用して内製した需要予測システムの運用を4月に始めたところ、工数が従来の半分程度になったという。 「以前は経験と勘を頼りに発注数を決めていたが、担当者が変わると引継ぎが大変になるなど、とにかく業務に時間がかかっていた。これをなんとか削減できないかと考え、プロジェクトを開始した」 こう話すのは、需要予測システム導入の担当者である青柳瑠美さん（ロジスティクス課）。担当業務は発注や在庫管理で、これまでエンジ
「確率思考の戦略論」で紹介された需要予測Excelでできる説｜マーケティング・アナリスト/小川 貴史/(株）秤代表
戦略を描けるマーケターを増やすために同書の対となる書籍「USJを劇的に変えた、たった1つの考え方 成功を引き寄せるマーケティング入門」では、 戦略とは、目的を達成するために資源（リソース）を配分する「選択」であると説明されています。マイケル・ポーターは「戦略とは捨てること」と言っています。 経営資源は有限です。何かを選ぶために何を捨てるか？を決める必要があります。そうした意思決定を確かな方法で行うことができるか否かが「データドリブンに戦略を描くことができるマーケター」となれるか？の分かれ目です。同書はそうしたマーケターが使う道具として、確率モデルが有用であることを具体的に示してくれました。私も、Excelでできるデータドリブン・マーケティング ガンマ・ポアソン・リーセンシー・モデル先日、大企業で同書の手法を実装しようとしている若いマーケターの方とお話させて頂く機会がありました。（以降、A氏
生成AIに関連するサービスなどの世界需要が2030年には2100億ドル、日本円で30兆円規模となり、今のおよそ20倍に拡大する予測を業界団体がまとめ、技術者などの人材育成の強化が欠かせないとしています。 JEITA＝電子情報技術産業協会は、生成AIの開発や、関連サービスなどの世界需要の予測を企業への聞き取りや各国の動向などをもとにまとめました。 それによりますと、世界需要は、2030年には2110億ドル、今の日本円で30兆円規模になると予測しています。 ことしの106億ドルからおよそ20倍に拡大し、製造業での開発支援や、金融・通信分野での業務の効率化など幅広い分野で急速に市場が成長するとしています。 また日本での需要も、ことしの1188億円から2030年には1兆7774億円となり、およそ15倍に増えると予測しています。 JEITAの小島啓二会長は会見で、需要の拡大の流れを日本企業が取り込む
日本気象協会（JWA）と筑波大学は、熱帯・亜熱帯域の情報を用いた日本域における１ヶ月以上先の長期の気象予測手法を新たに開発し、気温などの予測誤差を従来比で20～40％改善することに成功した（図1）。この手法を用いて2023年の月次気温予測を実施したところ、3月の極端な高温や、夏季の記録的な猛暑といった特異な天候も、1年以上前から傾向を予測できたという。 2023年の東日本における月平均気温の予測結果を比較した。赤色の従来手法による予測結果に対し、青色の新手法による予測結果は、黒色の実観測データに近づいている。一方で、月によっては1.5度程度の誤差が生じている点が課題だという（出所：日本気象協会） こうした長期気象予測の結果は、商品の需要予測などに応用できる。例えば、月平均気温が1度変わると、夏季のビール出荷量が約70万～80万ケースほど変化し、アイスクリームや日焼け止めなどの売り上げも10
Top > ビジネス > 「やりたいならやったらええ」ダイキンのAI需要予測プロジェクトに見る、アジャイル開発を成り立たせる文化
リンガーハットは11月29日、地震などの災害や感染症拡大といった非常事態にも対応できる需要予測AIを、シリコンバレー発のAIベンチャー、PALO ALTO INSIGHT（米国カリフォルニア州）と共同開発すると発表した。災害などが発生した場合に即座に緊急時用の設定に移行することで、柔軟な対応を実現するという。 過去の販売実績や気象情報などを基に売上を予測するAIに加え、適切な在庫やスタッフの数を管理する「自動発注アプリ」「店舗シフト管理アプリ」を開発する。災害などが発生した場合には予測モデルを切り替えて対応する。 12月からリンガーハット社内で売上予測モデルの運用を開始。2022年4月から5月にかけては長崎ちゃんぽん専門店「リンガーハット」、とんかつ専門店「濱かつ」の一部実店舗で開発したアプリのテスト運用を始め、22年秋には全国の店舗で本格導入する予定。 同社は2018年ごろからAIの活用
オイシックス・ラ・大地は2024年1月15日、自社開発したAI（人工知能）を利用した「需要予測システム」によって、調達における予測誤差率を20.2％に改善したと発表した。 担当者の「経験値」頼みから一転、AIを利用した需要予測システムを開発 需要予測システムは、同社が展開する食品宅配サービス「Oisix」の需要を予測するシステムだ。同社のデータ活用組織「Data Management Office」（以下、DMO）が開発し、2023年11月に社内ローンチした。 食品業界、特に青果流通では生産から販売、配達に至るまでの中間流通における介在者が多い。デジタル化やシステムの連携が難しいため、データの分断やサイロ化が起こりやすく、デジタルトランスフォーメーションが遅れているのが現状だ。
来年３月１８日に開業予定の新路線「相鉄・東急直通線」を巡り、相模鉄道（横浜市西区）などが見込む輸送人員が、当初計画から下方修正されたことが、関係者への取材で分かった。当初は需要が定着する２０２６年度ごろに、相鉄線で１日当たり約７万人の増加を想定していたが、新型コロナウイルス禍の影響などを踏まえ、約５万人に変更。当初予想から約３割減少し、事業費の償還計画を変更する事態となっている。 相鉄・東急直通線は、羽沢横浜国大、新横浜、新綱島、日吉の４駅を主に地下で結ぶ１０キロの区間。１９年に開業した「相鉄・ＪＲ直通線」と合わせた総事業費は約４０２２億円に上る。 多額の資金は、整備主体である鉄道建設・運輸施設整備支援機構（鉄道・運輸機構）のほか、国、地方自治体（県と横浜市）が３分の１ずつ負担。鉄道・運輸機構が借り入れるなどして調達した約１３４１億円は、営業主体の相鉄と東急電鉄（東京都）が、直通線で得る収
温泉地が生き残りをかけて、「虎の子」ともいえる宿泊データを地域内で共有し始めた。城崎温泉（兵庫県豊岡市）は各旅館の予約データを自動で収集・分析するシステムを構築。旅館は他社や地域全体のデータを参考にしながら、需要予測や宿泊プラン作りなどに生かす。温泉地では宿泊施設の廃業が続く。各社がデータに基づく緻密な経営にシフトすることで、地域の地盤沈下を防ぐ。「今月に入って東京都民の予約が少し増えているな
IT Leaders トップ ＞ 経営課題一覧 ＞ 業務改革 ＞ 事例ニュース ＞ 食品スーパーのヤオコー、AI需要予測に基づく自動発注システムを全182店舗で稼働 業務改革 業務改革記事一覧へ [事例ニュース] 食品スーパーのヤオコー、AI需要予測に基づく自動発注システムを全182店舗で稼働 発注時間を3時間から25分に短縮、在庫を15％削減 2023年2月21日(火)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト スーパーマーケットチェーンのヤオコー（本社：埼玉県川越市）は2023年2月21日、AIによる需要予測に基づく自動発注システムを稼働させたと発表した。2022年11月に全182店舗で稼働開始した。導入効果として、発注業務に要していた時間を約3時間から約25分と85%短縮し、在庫を5%削減した。日立製作所およびオプティマムアーキテクトの協力の下でシステムを構築した。 ヤオコーは
需要予測から自動発注へ – Amazon Forecast による自動化された機械学習で在庫切れ、過剰在庫、コストを削減 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 需要予測から自動発注へ – Amazon Forecast による自動化された機械学習で在庫切れ、過剰在庫、コストを削減 このブログは、More Retail 社の Supratim Banerjee 、Ganit Inc 社のShivaprasad KT と Gaurav H Kankaria のコラボレーションによるゲスト投稿です。 More Retail 社（MRL）は、インドの食料品トップ4の1つで数十億ドルの売上を誇る小売業者です。インド全土に22の大型スーパーマーケットと624のスーパーマーケットからなる店舗ネットワークを持ち、それを13の流通センター、7つの果物野菜の収集センター、6つの食品加工センターのサプライチェーンで支えています。 大規模な店舗ネットワークにおいては、適切な品質の商品を適切な価格で消費者に提供するにはもちろ
株式会社ディー・エヌ・エー（以下、DeNA）は非常に幅広い事業を手掛けている企業のひとつ。ゲーム、スポーツ、ライブ配信、ヘルスケアまで多岐にわたる。 多様なDeNA事業を支えているのは「AI」だ。同社のAI事業は全社横断の形をとり、各事業を推進するために役立てている。 DeNAのAI事業を語るうえで、特筆すべきは「Kaggle（カグル）」での実績を評価する制度だ。Kaggleとは、世界中のデータサイエンスや機械学習に携わる人向けのプラットフォーム。このKaggle上で開催されるコンペ形式などでの実績に応じて、業務時間中でもKaggleへの参加を認めるなど、さまざまな指標・評価制度のひとつになっている。 本稿ではDeNAのAI事業を取り扱ったLedge.aiの記事をまとめていく。さまざまな分野でAIを利活用しているため、DeNAは多くの企業の参考例になるかもしれない。 スマホアプリ「逆転オセ
2022.3.6公開 2023.6.22更新 株式会社Laboro.AI マーケティング・ディレクター 和田 崇 概 要 大量データの分析を得意とするAIの活用分野の一つに、需要予測があります。人間には難しいビッグデータの解析も、AIであれば高速に処理し、経営判断に役立てられる予測も可能になるかもしれません。しかし、そもそも需要は予測できるものなのでしょうか。AIによる需要予測のメリットや導入事例の他、「需要とは何か」について考えを巡らせていきたいと思います。 目 次 ・完璧な需要予測は、人にもAIにも難しい ・需要予測AIを用いることのメリット ・勘を信じて生まれる、業務効率化 ・信頼が生まれれば、強い根拠になる ・需要予測の代表的な手法 ・移動平均法 ・指数平滑法 ・回帰分析 ・機械学習 ・需要予測AIを確かなものにするポイント ・やはりデータをそろえる ・現場とともに作っていく ・需
富士通は2月2日、同社が開発した「AI需要予測サービス」について、トリドールホールディングス（トリドールHD）が運営する讃岐うどん専門店「丸亀製麺」（国内全823店舗）で採用されたと発表した。 AI需要予測サービスは、今後の来店客数や販売数を高精度に予測するAI需要予測ソリューション「Fujitsu Business Application Operational Data Management & Analytics 需要予測 SaaS」（ODMA需要予測）をベースに構築されている。 ODMA需要予測では、データ特性から人が予測する思考プロセスをAI、機械学習技術により実装した富士通研究所の「動的アンサンブルモデル」により、複数の需要予測モデルを自動チューニングで最適に組み合わせることが可能。これにより、複数の予測モデルから単一の予測モデルを選択する場合よりも、周期、外的要因、トレンドな
Excelで終わらない！需要予測フリーソフトを比較。無料トライアルがあるおすすめAIツールも紹介 | DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」
近年は多くの企業でAIが導入され始めており、私たちの気付かないような意外な場所でもAIが活用されているというケースは少なくありません。それは、多くの企業がAIの有効性を認識し始めているのはもちろんのこと、「AIの導入がより容易になりつつあること」も大きな要因といえるのです。 最近ではより簡単にAIの構築を行うことができるツールも多く提供され始めており、企業はもちろんのこと、個人でもAIを構築しやすい環境が整いつつあります。そのため、AIの活用シーンは日々広がり続けている状況です。 そんなAIは、マーケティング面での活用も広がっており、特に「需要予測」はAIとの相性が良いことから大きな注目を集めています。そこで今回は、気軽に利用できる需要予測フリーソフトや、無料トライアルが設けられているおすすめAIツールなどをご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。 売上予測AIについて詳しく知
関連記事 「チョコモナカジャンボ」はなぜ“パリパリ”なのか 着目したのは気象データ 森永製菓は人気商品「チョコモナカジャンボ」のマーケティングにおいて「鮮度」を重視。製造から5日以内に出荷を目指す取り組みを続けている。“パリパリ”の商品を需要が拡大する時期にたくさん届けるため、気象データに基づく需要予測を活用している。 巨大な店舗で「ダラダラ仕事」 それでも米国小売業が成長できるワケ なぜ、巨大な店で従業員がダラダラ働いている米国の大手小売業が、キビキビ働いている日本の小売業より生産性が高く成長し続けているのか――長年、小売業のDX支援を手掛けてきた郡司昇氏が解説する。 「溶接の作業着」がキャンパーに爆売れ ワークマンが「エクセル研修」を強化して見えた新たなニーズとは ワークマン好調の背景には「データ活用の強化」がある。作業服だけではなく、新業態を続々とオープンし、新規層を獲得。「エクセル
米スポーツ用品大手のナイキがネットなどで消費者に直接販売する「D2C（ダイレクト・ツー・コンシューマー）」への取り組みを強化している。この販売手法は中間流通を省くことで収益力を強化できるほか、直接集めた顧客データを商品開発などに効果的に生かせる。ナイキのD2Cシフトを分野別に分析するとともに、ナイキと直接関係のない企業を含めて各分野にどんなD2C関連スタートアップがあるのかまとめた。米スポーツ用
需要予測 と ゼロ過剰 - Qiita
ちょっと長くなりますが、、やはり「手段」ではなく「目的」が最重要ですので、 少し詳しめに確認していきましょう。 目的①：機会損失（額、回数）の最小化 一番よくあるテーマで、「在庫切れ」による「売り逃し」（機会損失）の最小化です。 お客さんがせっかく買いに来てくれたのに、在庫切れは商売人としては悲しい限りです。 「機会損失額が合計いくらか？」（損失額の最小化） 「在庫切れが何回起きたか？」（回数の最小化、CS低下の回避） とパターンがあるので、目的は入念に確認する必要があります。 目的②：ロスの最小化 食品、薬剤などの消費、使用に期限がある商材の過剰在庫はロスの原因となります。 ロスは、経済的なデメリットもあれば、フードロス等の観点でも最小化したいものです。 特に消費・使用期限がある商材の需要予測では、 目的①（機会損失）のために在庫に余裕をもたせると、目的②（ロス）が達成できず 目的②（ロ
【宇都宮】次世代型路面電車（ＬＲＴ）の宇都宮芳賀ライトレール線を運行する宇都宮ライトレールは28日、開業から１カ月間（８月26日～９月25日）の利用状況を発表した。乗客総数は１年目の需要予測の１・４倍となる約42万人だった。 １日当たりの乗客数は平日が通勤・通学客を中心に平均約１万２千～１万３千人、土日祝日はイベントや商業施設に向かう人などで同約１万５千～１万６千人だった。最多は約２万人。一方、最少は台風13号が接近した９月８日の約９千人だった。 ｔｏｔｒａ（トトラ）など交通系ＩＣカードの利用率は１カ月がたち平日約94％、土日祝日約88％で、平日は開業直後から４ポイント上昇した。 佐藤栄一（さとうえいいち）市長は同日の定例記者会見で「42万人は大きな数字。沿線開発やイベント開催に力を入れ、ほかの公共交通も充実させながら利用者を伸ばしていく」と述べた。ＬＲＴ開業は全国で情報発信されており、市
『タイタニック：ジェームズ・キャメロン25周年3Dリマスター』２週間限定上映なのに、完全に観客数予測に失敗。上映回数を削りすぎて満員の映画館続出。今回の件に関して悪いのは配給のディズニーではなく、需要予測を間違えたシネコン側です。
「持ち越さない商品」はどうなるのか 無印良品のアパレルラインに、「MUJI Labo」という大型店を中心に展開しているエッジの効いたラインがある。そのラインでは今季、ジェンダーの枠を超えたものづくりと称してユニセックスなデザインを多用している。 その中でもデザインの統合と合わせ、サイズ統合にまで取り組んでいる点に注目したい。通常であればXS～XXLと6サイズ取りそろえるところを、XXS～XSとS～M、L～XLの3サイズに集約。現在の体にあまりフィットさせないオーバーサイジングのトレンドも、この施策には影響しているのだろう。 靴と同様にアパレル商品のサイズ問題は在庫リスクを高める大きな要因。既製品である以上仕方ないことかもしれないが、購入する生活者も身に着ける商品だからこそ、色・サイズにこだわるが故、精度の高い需要予測が求められる。 ユニクロの店内処分品コーナーをのぞいてみれば分かると思うが
人口減少やネット販売の台頭で書店数は減り続けている。経営環境を改善しようと紀伊国屋書店、カルチュア・コンビニエンス・クラブ（CCC）、日本出版販売（日販）の3社は出版流通を改革する共同出資会社を設立する。書店の苦境にどう手を打つのか、紀伊国屋書店の高井昌史会長兼社長に聞いた。――新会社はどうやって出版流通を改革しますか。「データに基づく需要予測で無駄な送品や返品を減らす。日本の書店は返品率が
スーパーのデジタル化戦略についてです。山口県でも企業のデジタル化の推進の必要性が指摘されるなか、地元のスーパーが、総菜商品の発注にＡＩ＝人工知能を導入する実証実験を始めました。その取り組みと戦略を取材しました。 山口市のスーパーで始まったのが惣菜商品が１日どれくらい売れるか、ＡＩが予測する需要予測です。惣菜の一部のおにぎりとサラダのカテゴリーの６５種類の商品が対象です。東京のＩＴベンチャーのＡＩに過去の売上実績など販売データを学習させます。そして、学習したＡＩの需要予測に基づいて翌週分の商品の発注を行います。スーパーでは売り場の担当者がこれまでの経験から前の週の売上実績や天気予報などをもとに商品を１つ１つ発注しています。ＡＩを導入することで発注の精度を高めたい考えです。 (丸久 阿武克也総菜部長）。 「個人の特性や考え方で、発注のしかたは変わってくる。しっかり検証していっていいものに仕上げ
Jマテ．カッパープロダクツとINSIGHT LABは、銅建値の変動による経営リスク軽減のための在庫の適正管理を目指し、需要予測AIシステム構築プロジェクトを開始すると発表しました。 急激な円安の進行の影響も相まって、国内の非鉄金属価格は記録的な高値です。ものづくり白書2022によると、5割を超える製造業が営業利益の減少要因を「売上原価の上昇」としています。銅金属加工部品製造を行うJマテ．カッパープロダクツも、銅合金の銅建値の評価額変動という経営リスクを常に抱えています。同社は、2014年より在庫削減に寄与する需要予測などを行ってきましたが、2022年8月～2023年2月までデータソリューションカンパニーであるINSIGHT LABと共同プロジェクトを開始しました。 共同プロジェクトでは、まず過去約4年分のビッグデータの中から必要な情報を選定。それらのデータをAIに学習させ、弾き出された予測
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます NECは小売業界向けに人工知能（AI）を活用した需要予測と、それに基づく自動発注システムの提供を開始した。同システムは先行して、リオン・ドール コーポレーション（リオン・ドール）が福島県を中心に展開しているスーパーマーケットに採用された。 リオン・ドールでは同システムの導入に先立ち、複数店舗において予測モデルを用いた3カ月間のシミュレーションを実施。人手による発注実績と比較した結果、対象製品の欠品日数が6.5％改善、ロス金額が25〜40％減少したと確認した。 小売業界は人手不足や食品ロスなどの課題を抱えており、ITを活用した業務変革が求められているとNECは説明する。同社はAI需要予測システム「DCMSTORE-DF」と、それを用いた需
こんにちは、エニグモでデータアナリストをしている井原です。 この記事は Enigmo Advent Calendar 2022の22日目の記事です。 本記事の概要 この記事は、データ分析案件の進め方に関して、課題の選定からゴールの具体化、分析完了に至るまで、私が今年実際に対応した事例でどのようなことに気をつけながら対応したのか、振り返ってみることを趣旨とした記事になります。 データ分析の案件は必ずしも具体的な目的やゴールがある時ばかりとは限りません。 漠然とした課題意識から始まり、ヒアリングを重ねて具体的な目的やゴールを明確化していくプロセスが入ることがあります。 ことによると、初めから目的やゴールが明確化されている案件の方がレアケースかもしれません。 この分析以外のプロセスの進め方について、分析そのものと同等、あるいはそれ以上に難しいと感じることが多々あります。 しかし、分析の手法やアル
ASNOVAは、トライエッティングのノーコード予測AIプラットフォーム「UMWELT （ウムベルト） 」を導入しました。 このAIニュースのポイント レンタル機材を管理する業務は、属人化や適正在庫の管理が課題だった UMWELTはいつ・何が・どれだけ売れるのかを高精度で予測が可能なノーコード予測AIプラットフォーム UMWELT導入によって最適な生産計画の立案、ロスの削減、利益率の向上、人件費削減などの効果が期待できる 株式会社ASNOVAは、名古屋大学発AIベンチャーの株式会社トライエッティングのノーコード予測AIプラットフォーム「UMWELT （ウムベルト） 」を導入しました。 ASNOVAは、2013 年の創業以来「くさび式足場のレンタル・販売」事業を展開しています。導入の背景として、足場施工業者は足場が足りない場合、足場を借りるという手段を取る一方で、足場レンタル企業は一部の機材セ
イオントップバリュ、需要予測AIで仕入れ精度の向上へ
イオントップバリュは、ホームコーディ事業で欠品と過剰在庫を削減し、発注担当者の働き方改革を実現するためにJDSC社のAIソリューションdemand insightを導入しました。 このAIニュースのポイント イオンは、demand insightを導入 demand insightは、品目ごとに需要予測を機能を備える 導入したことで、従来の作業時間の約60%を削減し、働き方改革を達成 イオントップバリュ株式会社は、株式会社JDSCのAIソリューションdemand insight®を導入しました。 demand insight®は、AIが品目ごとに需要予測を行い、仕入れ計画の精度を向上させることができるプロダクトとなっています。 従来は発注担当者が手作業で作成していた計画作業をdemand insightで半自動化することで、作業時間を削減することができます。 ホームコーディ部門では、年々商
需要予測は、売上の把握だけでなく、ロス削減や人員配置の最適化に役立ちます。その需要予測をAIに任せることで、勘や経験に頼らない予測ができたり、省力化による業務効率化が図れたりできることをご存じでしょうか。 この記事では、代表的な需要予測の手法やそのメカニズム、分析法、AIで需要予測するメリット・デメリット、有効活用できる企業などについて、事例を挙げながら詳しく解説していきます。あなたの企業にとって参考になるAI需要予測の事例が見つかるかもしれません。 需要予測とは？ そもそも需要予測とは、自社のサービスや製品の需要を予測することです。どれだけ需要があるかをより正確に把握することで、売上を予測できるだけでなく、過剰注文によるロスを削減できたり、人員配置の無駄を省いたりすることができます。 飲食店や製造業などの在庫管理が必要な業種では、担当者の経験則や勘による需要予測に基づいて発注している事業
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
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丸亀製麺、富士通のAI需要予測サービス採用
ライフ、AI需要予測を導入 作業時間を年間15万時間も削減 | Ledge.ai
「確率思考の戦略論」で紹介された需要予測Excelでできる説｜マーケティングアナリスト/小川 貴史/(株）秤代表
スーパー「ライフ」、AIによる需要予測を導入 生鮮食品などに対応
＜相鉄直通線＞当初の需要予測から3割減を想定、加算運賃の上昇も | 新横浜新聞（しんよこ新聞）
誤差1%、驚異の需要予測 勝ち筋つくる数学マーケティング
解がない…全日空の需要予測担当、コロナの悩み終わらず：朝日新聞デジタル
ハウステンボス、誤差1％の需要予測 刀流数学マーケティングの威力
ヤオコー／全182店でAI需要予測に基づく自動発注システム導入
島村楽器が需要予測にAI活用、非エンジニアが制作 成功のカギを本人が解説
生成AI関連サービス “2030年に約20倍 30兆円規模に”需要予測 | NHK
日本気象協会が予測誤差を最大40％改善、経済効果1800億円の商品需要予測に適用
「やりたいならやったらええ」ダイキンのAI需要予測プロジェクトに見る、アジャイル開発を成り立たせる文化 | Ledge.ai
リンガーハット、“強じんな需要予測AI”開発へ 「災害などあらゆる非常事態に対応できる」
オイシックスが「需要予測システム」を自社開発 AIを利用して予測誤差率を約20％改善
相鉄・東急直通線、需要予測を下方修正 相鉄線で３割減少 | カナロコ by 神奈川新聞
城崎温泉、街で宿泊データ共有 「企業秘密」あえて開放 需要予測・プラン作りに活用 - 日本経済新聞
食品スーパーのヤオコー、AI需要予測に基づく自動発注システムを全182店舗で稼働 | IT Leaders
【DeNAのAI活用事例まとめ】ゲーム、最適化、需要予測など全社横断した取り組み | Ledge.ai
需要予測AIよ、需要は予測するものでなく作るものだ。 – 株式会社Laboro.AI
讃岐うどんの「丸亀製麺」、富士通の「AI需要予測サービス」で発注や仕込み量の最適化へ
運転手の売り上げ「10％アップ」 タクシー配車アプリ「S.RIDE」のAI需要予測サービスが面白い
米ナイキがD2Cシフト メタバースから需要予測まで - 日本経済新聞
ＬＲＴ開業１カ月、乗客総数は需要予測の1.4倍 広告効果は20億円か｜下野新聞 SOON
『タイタニック：ジェームズ・キャメロン25周年3Dリマスター』シネコンが需要予測に失敗、満席の上映館続出
無印やユニクロの在庫管理はどう？ アパレル業界が抱える「サイズ展開」と「需要予測」のジレンマ
本の流通、どう改革？ AI需要予測で返品削減 紀伊国屋書店会長兼社長 高井昌史氏 - 日本経済新聞
ローカルスーパーが総菜の需要予測でAIの実証実験｜NHK 山口県のニュース
Jマテ.カッパープロダクツとINSIGHT LAB、製造業向け需要予測AIシステムの共同プロジェクト開始
NEC、小売業界向け需要予測型自動発注システム提供--損失を25～40％減少
データアナリストとして対応した需要予測タスクの進め方を振り返る - エニグモ開発者ブログ
足場業界初！ASNOVA、トライエッティングの需要予測AI「UMWELT」を導入
AIによる需要予測とは？メカニズムや活用事例を解説 | Koto Online
東京の感染者はもっといる? 検査数、需要予測の5割強：朝日新聞デジタル
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